通过深度学习推进高分辨率超声成像

贝克曼高级科学技术研究所的研究人员开发了一种新技术，使超声定位显微镜(一种用于高分辨率微血管成像的新兴诊断工具)在临床环境中更加实用。他们的方法使用深度学习来推进 ULM 的后处理流程。

他们的技术被称为“情境感知超声定位显微镜定位”(LOCA-ULM)，发表在《自然通讯》杂志上。

“我真的很兴奋能够让 ULM 更快更好，以便更多的人能够使用这项技术。我认为基于深度学习的计算成像工具将继续在推动 ULM 的空间和时间分辨率极限方面发挥重要作用”，第一作者 YiRang Shin 说道，他是伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电气与计算机工程系的研究生。

超声定位显微镜的工作原理是将微泡注入血管，充当造影剂。微泡已获得 FDA 批准用于临床。超声波可以穿透身体的深层组织，在这些微泡在血液中传播时精确定位它们的位置(每个微泡的大小只有几微米)。研究人员利用微泡来跟踪血流速度并创建微尺度血管的空间图像。

目前ULM的成像速度限制了其作为医学领域的诊断工具和基础科学研究工具的实际应用。 Shin 说，提高成像速度需要血液中微泡的浓度更高，这使得后处理变得更加困难。

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